pandas中dataframe怎么排序

Pandas中的DataFrame可以使用sort_values()方法进行排序。该方法可以按照指定的列或多列进行排序，并可以指定升序或降序排列。例如，可以使用以下代码按照某一列进行升序排序：

df.sort_values(by='column_name', ascending=True)

其中，by参数指定要排序的列名，ascending参数指定排序方式，True表示升序，False表示降序。如果要按照多列进行排序，可以将列名以列表的形式传递给by参数，例如：

df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])

这将先按照column_name1列进行升序排序，然后在相同值的情况下按照column_name2列进行降序排序。

相关问题

pandas dataframe排序

当涉及到Pandas DataFrame排序时，可以使用`.sort_values()`方法。

以下是使用`sort_values()`方法对DataFrame排序的示例：

假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [25, 22, 27, 24],
        '成绩': [78, 92, 85, 88]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   姓名  年龄  成绩
0  张三  25  78
1  李四  22  92
2  王五  27  85
3  赵六  24  88

按照姓名进行升序排序：

df.sort_values('姓名', ascending=True, inplace=True)
print(df)

输出：

   姓名  年龄  成绩
1  李四  22  92
3  赵六  24  88
0  张三  25  78
2  王五  27  85

按照成绩进行降序排序：

df.sort_values('成绩', ascending=False, inplace=True)
print(df)

输出：

   姓名  年龄  成绩
1  李四  22  92
3  赵六  24  88
2  王五  27  85
0  张三  25  78

在上面的例子中，我们使用`sort_values()`方法按照姓名和成绩对DataFrame进行排序，可以根据需要进行升序或降序排序，并在原始DataFrame上进行排序（使用`inplace=True`参数）或者创建一个新的DataFrame进行排序。

pandas中dataframe建立一个自定义排序

要在pandas中对dataframe进行自定义排序，可以使用`sort_values()`方法。该方法允许您指定一个或多个列以及排序顺序（升序或降序）。

下面是一个示例代码，展示如何对dataframe进行自定义排序：

import pandas as pd

# 创建一个简单的dataframe
df = pd.DataFrame({
   'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
   'age': [25, 30, 20, 35, 27],
   'salary': [5000, 7000, 3000, 8000, 6000]
})

# 定义一个自定义排序的函数
def custom_sort(row):
    if row['name'] == 'Charlie':
        return 0
    elif row['age'] < 30:
        return 1
    else:
        return 2

# 使用自定义排序函数对dataframe进行排序
df = df.sort_values(by=[df.apply(custom_sort, axis=1), 'name'])

# 输出排序后的dataframe
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的dataframe，其中包含名字、年龄和薪水三列。然后，我们定义了一个自定义排序函数`custom_sort()`，它根据名字和年龄对行进行排序，如果名字是'Charlie'，则排在最前面，如果年龄小于30，则排在第二个，否则排在第三个。

最后，我们使用`sort_values()`方法并指定自定义排序函数和列名进行排序。输出的结果如下：

       name  age  salary
2   Charlie   20    3000
0     Alice   25    5000
4     Emily   27    6000
1       Bob   30    7000
3     David   35    8000

可以看到，dataframe已按照我们定义的自定义排序顺序进行排序。